基于红外光谱的汽油辛烷值预测：有监督学习神经网络的回归拟合

基于红外光谱的汽油辛烷值预测：有监督学习神经网络的回归拟合

在本文中，我们将探讨如何使用有监督学习神经网络进行汽油辛烷值的预测，而输入数据是基于红外光谱。我们将提供相关的Matlab代码，并解释代码的各个部分。

首先，我们需要明确问题的背景。辛烷值是衡量汽油抗爆性能的重要指标，对于汽车引擎的性能和燃油经济性具有重要影响。传统上，辛烷值的测量需要耗费大量时间和实验成本。然而，红外光谱技术可以提供一种更快速和经济的方法来预测辛烷值。

接下来，我们将使用有监督学习神经网络来构建辛烷值预测模型。以下是基于Matlab的代码示例：

% 步骤1：准备数据集
% 假设你已经有一个包含红外光谱数据和对应辛烷值的数据集
% 数据集应该是一个矩阵，其中每一行表示一个样本，每一列表示一个特征或目标

% 加载数据集
data = load('data.mat')